任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型
Task arrival awareness scheduler in large-scale server clusters
1. 肇庆学院 计算机科学与软件学院 大数据学院, 广东 肇庆 526061
2. 桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室, 广西 桂林 541004
摘要
异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系，针对任务序列强度具有的时效性，提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列强度以及集群中服务器的当前状态，在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析，验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%，同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先、公平分发机制进行比较分析，其效果是三者中最好的，也验证了模型的有效性和可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61662013,U1501252,U1711263,U1811264,61662015,61562014)
广西省科技重大专项资助项目(AA17202024)
广西省自然科学基金资助项目(2017GXNSFAA198372, 2016GXNSFAA380149)
研究生创新计划资助项目(2019YCXS045)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.07.0516
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第12期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3753-3756
文章编号: 1001-3695(2020)12-047-3753-04
发布历史
[2020-12-05] 印刷出版
引用本文
蔡文伟, 朱嘉贤, 张会兵. 任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (12): 3753-3756. (Cai Wenwei, Zhu Jiaxian, Zhang Huibing. Task arrival awareness scheduler in large-scale server clusters [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (12): 3753-3756. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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